一堆廢話

不知不覺都12月12日了。
如果再不寫CSDN，我的持之以恆勳章就要消失了！

記得去年的雙十二，是真的大打折了！上證一天跌了2.47%，近400只股票跌停。

我還清晰地記得，那天是一路下跌。中午收盤已經跌了接近1.7%了。
在食堂吃飯的時候，除了恐慌，腦子一片空白…（畢竟我在潘老闆的帶領下，也到市場裡走了一圈的。而且那個時候啥都不懂）

今天也是雙十二，又來打折。不過我看著你們跌就好了。

我也不去像某些人一樣，整天吼著買哪隻哪隻股票，或者全倉抄底啥的，儘管我已經通過了釋出證券研究報告業務資格的考試。
反正一漲一跌，一半的時間能猜中。而且這種空頭排列，你就猜跌，多頭排列，你就跟風喊漲。更有可能命中。

股市這東西，整天盯著布朗運動看幾個小時，累不累？
買入配置型倉位，然後做實業去，挺好的…
國家隊都說了，我們股市波動如此之大，就是因為有太多的趨勢交易者，太多的追漲殺跌！

正題

一天的交易結束後，根據交易流水，要生成持倉彙總。
所以推薦使用py的聚合函式，groupby。
案例程式碼演示是這樣的。

import pandas as pd

df = pd.read_excel('trade.xlsx')

df

df_grp = df.groupby(['證券程式碼', '買賣方向']).sum()

df_grp

tmp_df = df.copy()
tmp_df.index = [df['證券程式碼'], df['買賣方向']]
tmp_df

tmp_df.drop_duplicates(['證券程式碼','買賣方向'], inplace=True)
tmp_df

other_cols = list(set(tmp_df.columns) - set(df_grp.columns))
df_sum = pd.concat([df_grp, tmp_df.loc[:, other_cols]], axis=1)

df_sum

上面的案例，py程式碼在附在下面。

# coding: utf-8

import pandas as pd

df = pd.read_excel('trade.xlsx')

df_grp = df.groupby(['證券程式碼', '買賣方向']).sum()

tmp_df = df.copy()
tmp_df.index = [df['證券程式碼'], df['買賣方向']]
tmp_df.drop_duplicates(['證券程式碼','買賣方向'], inplace=True)

other_cols = list(set(tmp_df.columns) - set(df_grp.columns))
df_sum = pd.concat([df_grp, tmp_df.loc[:, other_cols]], axis=1)